论文研究 幂级数概率分布在零膨胀昆虫计数数据分析中的应用

计数数据中过多的零（零膨胀，ZI）是一种普遍现象，任何分析都必须解决。 多余的零可能是数据过度分散的结果。 忽略零通货膨胀可能会导致参数估计和标准误产生偏差。 过度分散还与零膨胀数据相关。 根据所选模型，可能会得出不同的结果和结论。 本文考虑了两种常见的计数数据模型，即零膨胀泊松（ZIP）和零膨胀负二项式（ZINB）概率分布。 重点放在模型参数的最大似然（ML）估计上。 特别令人感兴趣的是估计零膨胀参数，从而估计校正后的频率。 结果发现，对于泊松模型，零通胀参数估计值明显高于负二项式模型的估计值。 然而，从结果来看，怀疑两个模型中针对高零位进行调整的有效性可能已受到站点之间固有的高可变性的很大